图象增强麻醉.ppt

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1、 第四节第四节 医学图像增强医学图像增强 Medical Image Enhancement 图像在形成、传输或变换的过程中，由于受到多图像在形成、传输或变换的过程中，由于受到多种因素的影响，造成图像质量的下降（种因素的影响，造成图像质量的下降（模糊、对模糊、对比度差、噪声干扰等比度差、噪声干扰等）。）。即使是高质量的图像，在一些情况下，也很难用即使是高质量的图像，在一些情况下，也很难用肉眼直接得出有用的诊断。肉眼直接得出有用的诊断。不同能力和背景的人对同一幅医学图像往往得出不同能力和背景的人对同一幅医学图像往往得出不同的结果。不同的结果。举例举例举例举例举例图像增强的概念图像增强是一类基本的

2、图像处理技术，其目的是对图像图像增强是一类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工（进行加工（突出感兴趣的区域或边缘，减弱或去除噪声突出感兴趣的区域或边缘，减弱或去除噪声与干扰等与干扰等），以得到对具体应用来说视觉效果更），以得到对具体应用来说视觉效果更“好好”，更有用的图像。更有用的图像。图像增强的方法基于图像域：直接在图像所在的空间进行基于图像域：直接在图像所在的空间进行 基于变换域：通过在图像的变换域间接进行基于变换域：通过在图像的变换域间接进行方法很多，没用通用的标准。方法很多，没用通用的标准。常用的增强方法灰度变换法灰度变换法 直方图变化法直方图变化法图像平滑图像平滑图像锐化图像锐

3、化 频域增强频域增强彩色增强彩色增强代数运算代数运算灰度变换 Gray-scale transformation 当图像成像曝光不足或过度时当图像成像曝光不足或过度时,或由于成像设备的非或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时可采用灰度变换，使图像对比度扩展、图像动态这时可采用灰度变换，使图像对比度扩展、图像动态范围增大、图像变清晰，特征明显。范围增大、图像变清晰，特征明显。线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcd观察直方图分布灰度

4、动态范围较窄对比度拉伸灰度动态范围变宽灰度动态范围变宽观察直方图分布分段线性灰度变换0f(x,y)g(x,y)abcdMfMg可以根用户的需可以根用户的需要，拉伸特征物要，拉伸特征物体的灰度细节，体的灰度细节，抑制不感兴趣的抑制不感兴趣的灰度级。灰度级。分段线性灰度变换直方图均衡化(Histogram Equalization)主要用于增强动态范围偏小的图像。主要用于增强动态范围偏小的图像。基本思想：基本思想：是将原始图象的直方图变换为均匀分布的是将原始图象的直方图变换为均匀分布的 形式，图象均衡化处理后，图象的直方图是形式，图象均衡化处理后，图象的直方图是 平直的，即各灰度级具有相同的出现频

5、数。平直的，即各灰度级具有相同的出现频数。直方图均衡化直直直直方图均衡化方图均衡化方图均衡化方图均衡化直方图均衡化 要找到一种变换要找到一种变换 t=Et=EH H (s)(s)使直方图变平直，为使直方图变平直，为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。增强函数必须满足：增强函数必须满足：（1 1）E EH H(s)(s)在在00s s11范围内单调递增函数，范围内单调递增函数，（2 2）对对00s s11有有0E0EH H(s)1(s)1。直方图均衡化 可证

6、明累积分布函数变换满足以上条件。可证明累积分布函数变换满足以上条件。累积分布函数：累积分布函数：直方图均衡化灰度动态范围扩展方法：方法：空间域：邻域平均法、中值滤波、多图像平均法等。空间域：邻域平均法、中值滤波、多图像平均法等。频率域：因噪声多在高频段，采用各种形式的低通滤波。频率域：因噪声多在高频段，采用各种形式的低通滤波。目的：目的：改善图像的质量；改善图像的质量；消除噪声。消除噪声。图像的平滑平滑可以抑制高频成分，平滑可以抑制高频成分，但也使图像变得模糊。但也使图像变得模糊。邻域平均法基本思想：基本思想：对含噪声的原始图像对含噪声的原始图像f(x,y)f(x,y)的每个像素点取的每个像素

7、点取一个邻域一个邻域s s，计算，计算s s中所有像素灰度级的平均值，作为中所有像素灰度级的平均值，作为邻域平均处理后的图像邻域平均处理后的图像g(x,y)g(x,y)的平均值。的平均值。S S：预先定义的邻域，预先定义的邻域，M M：临域临域S S内像素的总点数。内像素的总点数。点的邻域点的邻域 邻域平均法4邻域 8邻域中中值值滤滤波波器器是是一一种种非非线线性性滤滤波波器器 ，最最初初用用于于一一维维信信号中，后来被图像处理引用。号中，后来被图像处理引用。2、中值滤波原原理理：是是一一个个含含有有奇奇数数个个像像素素的的滑滑动动窗窗口口，让让窗窗口口正正中中点点的的灰灰度度值值用用窗窗口口

8、内内各各点点的的中中值值代代替替。从从而而消消除除孤孤立的噪声点。立的噪声点。若窗口长度为若窗口长度为5 5，窗口中像素的灰度值分别为，窗口中像素的灰度值分别为8080、9090、200200、110110、120120。中间值。中间值110110替换替换200200。取取3 3X3X3窗口窗口中值滤波法例例从小到大排列，取中间值从小到大排列，取中间值1 1、既既可可以以滤滤除除图图像像中中的的噪噪声声，又又能能保保持持图图像像中中一一些些物物体的边缘。体的边缘。2 2、在在抑抑制制随随机机噪噪声声上上要要比比邻邻域域平平均均法法差差，但但对对于于脉脉冲冲干扰中值滤波非常有效。干扰中值滤波非常

9、有效。二维中值滤波的主要特性多图像平均法 多图像平均法是利用对同一景物的多幅图像取平多图像平均法是利用对同一景物的多幅图像取平均来消除噪声产生的高频成分，在图像采集中均来消除噪声产生的高频成分，在图像采集中常用这种方法。常用这种方法。原图平均2次平均8次平均4次频域低通滤波法一般来说，图像的边缘和噪声都对应于傅立叶变换中一般来说，图像的边缘和噪声都对应于傅立叶变换中的高频分量，所以通过频域对一定范围的高频分量的的高频分量，所以通过频域对一定范围的高频分量的衰减能够达到图像平滑、去除噪声。衰减能够达到图像平滑、去除噪声。由于滤除了高频分量，低频信息无损地通过。由于滤除了高频分量，低频信息无损地通

10、过。理想低通滤波器理想是指小理想是指小于于D0的频率的频率完全不受影完全不受影响的通过，响的通过，而大于而大于D0的的频率则完全频率则完全通不过。通不过。（2）巴特沃斯低通滤波器物理上可以实现的一种低通滤波器是巴特沃斯低通滤波器。阶数为n,截断频率为D0的巴特沃斯滤波器的转移函数为：1阶巴特沃思低通滤波器转移函数剖面图低通巴特低通巴特沃斯滤波沃斯滤波器在高低器在高低频率间的频率间的过渡比较过渡比较光滑，振光滑，振铃效应不铃效应不明显。明显。频域低通滤波消除虚假轮廓当图像由于量化不足产生虚假轮廓时可用低通当图像由于量化不足产生虚假轮廓时可用低通滤波器进行平滑以改进图像质量。滤波器进行平滑以改进图

11、像质量。目目的的：增增强强图图像像中中的的轮轮廓廓边边缘缘、细细节节以以及及灰灰度度跳跳变变部部分分，形形成成完完整整的的物物体体边边界界，达达到到将将物物体体从从图图像像中中分分离离出出来来或或将将表表示示同同一一物物体体表表面面的的区区域域检检测测出出来来的的目的。目的。图像的锐化方法：空间域与频率域两种。方法：空间域与频率域两种。增强边缘增强边缘考察正弦函数考察正弦函数 ，它的微分，它的微分微分后频率不变，幅度上升微分后频率不变，幅度上升2 2aa倍。倍。一、微分法空间频率愈高，幅度增加就愈大。这表明微分是可空间频率愈高，幅度增加就愈大。这表明微分是可以加强高频成分的，从而使图像轮廓变清

12、晰。以加强高频成分的，从而使图像轮廓变清晰。设图像函数为设图像函数为f(x,y)f(x,y)，它在点它在点f(x,y)f(x,y)的梯度的梯度 是一个失是一个失量，定义为：量，定义为：1、梯度法梯度的方向是梯度的方向是f(x,y)f(x,y)在这点变化率最大的方向，幅度在这点变化率最大的方向，幅度（简称梯度）由下式计算。（简称梯度）由下式计算。由梯度的计算可知：1、图像中灰度变化较大的边沿区域梯度值大。2、图像中灰度变化平缓区域梯度值小。3、灰度均匀的区域梯度值为零。1、梯度法图像经过梯度运算后只留下灰度值急剧变化的边沿处图像经过梯度运算后只留下灰度值急剧变化的边沿处的点。的点。二值图像二值图像 梯度运算后的图像梯度运算后的图像2、拉普拉斯运算法拉普拉斯算子是二次微分算子，定义为：拉普拉斯算子是二次微分算子，定义为：